Para mostrar la performance del algoritmo, decidimos realizar dos tipos de casos de tests distintos. En el primero, generamos tableros al azar de 10 x 10, y para cada uno, un conjunto aleatorio de fichas con las cuales no se pueda obtener una solucion. De esta manera, el algoritmo recorre la mayoria de las ramas utilizando todas las fichas disponibles (Peor caso). 
Al aumentar la cantidad de fichas de forma linea, obtuvimos entonces los siguisntes resultados:

\includegraphics[scale=1]{p4/GraficoSinSolucion.jpg}

Vemos entonces, que a medida que aumentamos la cantidad de fichas, los tiempos crecen conforme a la complejidad vista anteriormente.

Con motivo de comparar nuestros casos de tests, agregamos una funcion lineal que se ajuste lo mas posible a la curva generada por las mediciones. Obteniendo asi la recta $C * X + D$, con $C=45000$ y $D=-350000$

Para el segundo caso, ademas de generar un conjunto de fichas aleatorias, agregamos tambien una cantidad suficiente de fichas para asegurar que siempre halla solucion. De esta manera obtuvimos los siguientes resultados ,con su respectiva funci\'on de ajuste, $A * X +B$, con $A=16000$ y $B=-980000$

\includegraphics[scale=1]{p4/GraficoConSolucion.jpg}

Comparamos entonces las dos rectas obtenidas a partir de las mediciones anteriores y, vemos que si bien en el segundo caso de test teniamos el doble de cantidad de fichas, su pendiente es casi 5 veces menos que el caso uno. Esto se debe a que, gracias a las podas explicadas anteriormente, el algoritmo debe recorrer una menor cantidad de ramas, antes de encontrar la soluci\'on. A diferencia del caso uno, en donde al no haber solucion, se deben recorrer casi todas las ramas posibles.

\includegraphics[scale=1]{p4/GraficoComp.jpg}
